Visual Arts Teacher Candidates’ AI-Supported Visual Arts Lesson Plan Practices and Views

Abstract

This study aims to examine teacher candidates’ views on AI-supported art teaching practices and to analyze a sample of lesson plans related to these practices. The research was designed as a case study. The participants were selected through criterion sampling, one of the purposive sampling methods. In this context, 21 pre-service visual arts teachers were included as participants. The data were collected through semi-structured interview forms, documents (lesson plans), AI-supported artistic products, and related outputs. The research data were analyzed using descriptive analysis. Within this framework, four themes were identified: “AI Tools and Application Experience,” “AI-Supported Lesson Plans and Practices,” “The Contribution of AI Tools to Art Education,” and “Implementation Process and Teacher Candidates’ Views.” The findings reveal that teacher candidates used a variety of AI tools in their lesson plans and practices, including Midjourney, Gencraft, Stability.AI, AR Drawing Sketch, Add Animation, Tensor.art, AR Real Animals, Adobe Firefly, and several AI-based mobile applications. The results indicate that teacher candidates gained various pedagogical benefits during the implementation of their lesson plans in classroom settings. Specifically, they employed AI tools to guide the learning process, structured activities to support permanent learning, and ensured a balanced integration of traditional methods with AI. AI-based lesson plans and practices not only enriched students’ learning experiences but also emerged as a significant instrument for enhancing teacher candidates’ pedagogical and technological competencies.

Keywords

• Artificial Intelligence
• Art Education
• Art Practices
• Visual Arts Teaching.

Görsel Sanatlar Öğretmen Adaylarının Yapay Zeka Destekli Görsel Sanatlar Ders Planı Uygulamaları ve Görüşleri

Abstract

Bu araştırmada yapay zeka destekli sanat öğretimi uygulamalarına yönelik öğretmen adaylarının görüşlerini ve uygulamalara ilişkin ders planı örneklerini incelemek amaçlanmıştır. Araştırma durum çalışması ile desenlenmiştir. Araştırma katılımcılar amaçlı örnekleme yöntemlerinden ölçüt örnekleme göre seçilmiştir. Bu çerçevede, 21 görsel sanatlar öğretmen adayı katılımcı olarak seçilmiştir. Araştırmada verileri yarı-yapılandırılmış görüşme formu, dokümanlar (ders planları),yapay zeka destekli sanatsal ürünler ile toplanmıştır. Araştırma verileri betimsel analiz ile çözümlenmiştir. Bu bağlamda araştırmada “Yapay Zeka Araçları ve Uygulama Deneyimi, Yapay Zeka Destekli Ders Planları ve Uygulamaları, Yapay Zeka Araçlarının Sanat Eğitimine Katkısı, Uygulama Süreci ve Öğretmen Adayı Görüşleri” olmak üzere dört temaya ulaşılmıştır. Öğretmen adaylarının ders planlarında ve uygulamalarında Midjourney, Gencraft, Stability.AI, AR Drawing Sketch, Add Animation, Tensor.art, AR Real Animals, Adobe Firefly ve AI tabanlı mobil uygulamaları ve çeşitli yapay zeka araçlarını kullandıklarını göstermektedir. Öğretmen adaylarının ders planlarını sınıfta uygulama sürecinde çeşitli pedagojik kazanımlar elde ettiklerini göstermektedir. Öğretmen adaylarının süreçlerine bakıldığında, yapay zeka araçlarını yönlendirme amacıyla kullanmaları, kalıcı öğrenmeyi destekleyecek şekilde etkinlikleri yapılandırmaları ve geleneksel yöntemlerle yapay zekanın dengeli kullanımını sağlamaları öne çıkmıştır. Yapay zeka temelli ders planları ve uygulamaları hem öğrencilerin öğrenme deneyimlerini zenginleştirmiş hem de öğretmen adaylarının pedagojik ve teknolojik yeterliklerini geliştirmekte önemli bir araç olarak öne çıkmıştır.

Keywords

• Yapay zeka
• Sanat Eğitimi
• Sanat Uygulamaları
• Görsel Sanatlar Öğretimi.

References

1. Alexandrowicz, V. (2024). Artificial intelligence integration in teacher education: Navigating benefits, challenges, and transformative pedagogy. Journal of Education and Learning, 13(6), 346. https://doi.org/10.5539/jel.v13n6p346
2. Bedir Erişti, S. D., & Güler, E. (2024). Sanat eğitimi ve yapay zeka. içinde S. Bardakçı, A. A. Kurt, & B. Akkoyunlu (Eds.), Öğretimde yapay zeka (ss. 193-224). Pegem Akademi.
3. Chen, Y., & Wang, Z. (2023). Integrating AI into art education: Challenges and opportunities. International Journal of Art and Design, 21(1), 45-59.
4. Colton, S. (2012). The Painting Fool: Behaving creatively. AISB Quarterly, 134, 4-10.
5. Creswell, J. W. (2013). Nitel Araştırma Yöntemleri: Beş Yaklaşıma Göre Nitel Araştırma ve Araştırma Desenleri (M. Bütün & S. B. Demir, Çev. Ed.). Siyasal Kitabevi.
6. Ekiz, D. (2013). Bilimsel araştırma yöntemleri. Anı Yayıncılık.
7. Elgammal, A., Liu, B., Elhoseiny, M., & Mazzone, M. (2017). CAN: Creative Adversarial Networks, Generating "Art" by Learning About Styles and Deviating from Style Norms. arXiv preprint arXiv:1706.07068.
8. Gao, Y. (2024). Artificial intelligence and children: The application of AI devices in preschool education. Journal of Contemporary Educational Research, 8(3), 34–42. https://doi.org/10.26689/jcer.v8i3.9894

9. Guo, J., & Li, S. (2023). Diffusion models and the future of AI in art creation. Art and Technology Journal, 29(1), 15-28.
10. Johnson, L., et al. (2021). AI in student performance analysis. International Journal of Learning Analytics, 8(2), 134-150.
11. Kong, F. (2020). Application of artificial intelligence in modern art teaching. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 15(13), 238–251. https://doi.org/10.3991/ijet.v15i13.15351
12. Kölemen, E. B., & Yıldırım, B. (2025). A new era in early childhood education (ECE): Teachers’ opinions on the application of artificial intelligence. Education and Information Technologies, 30, 17405–17446. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13478-9
13. Küçükkara, M. F., Ünal, M., & Sezer, T. (2024). Okul Öncesi Eğitimi Öğretmenlerinin Yapay Zekaya İlişkin Görüşleri. Temel Eğitim Araştırmaları Dergisi, 4(1), 17-28. https://doi.org/10.55008/te-ad.1431142 Liao, Z., Chen, G., & Mo, C. (2025). AI literacy among Chinese preschool teachers: Empirical status, barriers and cultivation strategies. Asian Journal of Education and Social Studies, 51(7), 1351–1363. https://doi.org/10.9734/ajess/2025/v51i72214
14. Marrone, R., Taddeo, V., & Hill, G. (2022). Creativity and artificial intelligence—A student perspective. Journal of Intelligence, 10(3), 65. https://doi.org/10.3390/jintelligence10030065
15. McCormack, J., Gifford, T., & Hutchings, P. (2019). Autonomy, authenticity, authorship and intention in computer generated art. International Conference on Computational Creativity (ICCC).
16. MuFan, L. (2023). Enhancing art education with AI-powered feedback systems. International Journal of Art and Education Technology, 19(2), 95-110.
17. Nikolopoulou, K. (2024). ChatGPT for educational-academic activities: Preschool student teachers’ experiences. Advanced Online Publication.
18. Oppenlaender, J., Smith, R., & Zhao, L. (2023). Prompt engineering as a creative skill in AI-based art generation. arXiv. https://arxiv.org/abs/2303.13534
19. Suh, W., & Ahn, S. (2022). Development and validation of a scale measuring student attitudes toward artificial intelligence. Sage Open, 12(2), https://doi.org/10.1177/21582440221100463
20. Taylor, J. (2021). AI-supported effective art teaching models. Educational Innovations in Art, 12(1), 55-67.
21. Thompson, A., & Johnson, K. (2021). AI in visual arts education: A new frontier. Art Pedagogy Journal, 9(3), 33-50.
22. Wang, D. (2024). Artificial Intelligence (AI) and Augmented Reality (AR) in preschool education: Innovative applications. Journal of Advances in Humanities Research, 3(3), 69–89. https://doi.org/10.56868/jadhur.v3i3.245
23. Yang, W. (2022). Artificial intelligence education for young children: Why, what, and how in curriculum design and implementation. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100061.
24. Yin, R. K. (2017). Case study research and applications: Design and methods (6th ed.). Sage.
25. Zhang, H., Fu, X., Yan, M., & Lei, Y. (2021). The role of AI in art education: Prospects and challenges. Journal of Educational Technology Development and Exchange, 14(2), 123-140.
26. Zhou, M., & Peng, S. (2025). The usage of AI in teaching and students’ creativity: The mediating role of learning engagement and the moderating role of AI literacy. Behavioral Sciences, 15(5), 587. https://doi.org/10.3390/bs15050587